基于TSK模型的车辆跟驰模型 被引量：4

1

作者 陶诚 黄圣国 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第3期144-148,共5页

为解决传统的基于模糊推理的车辆跟驰模型参数校准精度差的问题,提出了基于TSK模型的车辆跟驰模型.采用改进的基于遗传算法的TSK模型辨识方法,对分组中数据点不足的情况作了特别处理,通过GPS采集跑车实验数据,根据实测数据构建并验证TS... 为解决传统的基于模糊推理的车辆跟驰模型参数校准精度差的问题,提出了基于TSK模型的车辆跟驰模型.采用改进的基于遗传算法的TSK模型辨识方法,对分组中数据点不足的情况作了特别处理,通过GPS采集跑车实验数据,根据实测数据构建并验证TSK模型.实验结果和理论分析吻合较好,模型精度提高了一个数量级,表明TSK模型用于车辆跟驰模型是可行的. 展开更多

关键词 车辆跟驰 tsk模型 遗传算法

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基于TSK模型的模糊推理改进算法

2

作者 田一慧 钱皓 王涛 《辽宁工业大学学报（自然科学版）》 2009年第4期255-261,共7页

在传统的基于TSK模型的模糊推理算法基础上,研究了一种改进的基于TSK模型的模糊推理新算法,并应用模糊神经BP算法给出三角形隶属函数下的算法的过程,最后将新算法与传统算法做了比较,得出基于TSK模型的模糊推理新算法在实际的过程中克... 在传统的基于TSK模型的模糊推理算法基础上,研究了一种改进的基于TSK模型的模糊推理新算法,并应用模糊神经BP算法给出三角形隶属函数下的算法的过程,最后将新算法与传统算法做了比较,得出基于TSK模型的模糊推理新算法在实际的过程中克服了传统推理算法会出现弱连续或不连续情况的优点。 展开更多

关键词 模糊推理 tsk模型 BP算法 神经网络

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改进的基于TSK模型的模糊对向传播神经网络研究

3

作者 郑宇杰 吴小俊 +1 位作者 苏勇 刘同明 《华东船舶工业学院学报》 2003年第2期45-49,共5页

将模糊C-均值(FCM)算法和模糊对向传播神经网络相结合,解决了模糊对向传播神经网络中模糊隶属度函数的自动生成问题,在此基础上结合TSK(SugenoTanakaKang)模糊模型,提出了改进的模糊对向传播神经网络ImprovedFCP,并给出了学习算法。对... 将模糊C-均值(FCM)算法和模糊对向传播神经网络相结合,解决了模糊对向传播神经网络中模糊隶属度函数的自动生成问题,在此基础上结合TSK(SugenoTanakaKang)模糊模型,提出了改进的模糊对向传播神经网络ImprovedFCP,并给出了学习算法。对两种典型的非线性模型进行实验研究,实验结果表明ImprovedFCP网络具有良好的非线性逼近能力。 展开更多

关键词 模糊C-均值算法 tsk模型 模糊对向传播神经网络 非线性逼近能力 改进 FCM算法 学习算法

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一种基于进化聚类的动态TSK模型建模方法 被引量：2

4

作者 张烃 刘建成 李树旺 《计算机测量与控制》 CSCD 2006年第4期528-529,共2页

在一种进化聚类算法(ECM)的基础上提出了一种新的动态TSK模糊模型的建模算法,以往许多神经模糊模型都不适用于自适应在线学习,而文章模型能实时地调整模糊规则库及规则参数,具有较强的在线学习能力;仿真结果表明,该方法是有效的。

关键词 进化聚类算法 tsk模糊模型 模糊规则 在线学习

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基于支持向量机的TSK模糊模型辨识与控制

5

作者 丁学明 张培仁 +1 位作者 张志坚 屠运武 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2005年第2期193-197,共5页

研究非线性系统TSK模糊模型的辨识与控制,利用TSK模型,可以将线性控制理论应用于非线性系统控制。基于支持向量机和递推最小二乘法,辨识出TSK模糊模型,并且通过遗传算法优化隶属度函数参数,最小化辨识误差。针对TSK模型进行控制,控制器... 研究非线性系统TSK模糊模型的辨识与控制,利用TSK模型,可以将线性控制理论应用于非线性系统控制。基于支持向量机和递推最小二乘法,辨识出TSK模糊模型,并且通过遗传算法优化隶属度函数参数,最小化辨识误差。针对TSK模型进行控制,控制器包括两个部分:权重最大子系统反馈控制及其监督控制,监督控制保证了系统的稳定性。辨识和控制仿真结果证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 支持向量机 最小二乘法 遗传算法 tsk模型

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一种基于ETSK模糊模型的模糊控制算法

6

作者 陈怡欣 萧德云 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第5期637-640,共4页

基于扩张原理的 TSK模型 (ETSK模型 ) ,推导出一种 ETSK模型的等价表达形式 (变权 TSK模型 )。该模型将规则后件中的模糊数及其扩展运算转化为普通数的运算。进而给出一种基于 ETSK模型的模糊控制算法 (MBFC)。仿真结果表明 ,该算法具... 基于扩张原理的 TSK模型 (ETSK模型 ) ,推导出一种 ETSK模型的等价表达形式 (变权 TSK模型 )。该模型将规则后件中的模糊数及其扩展运算转化为普通数的运算。进而给出一种基于 ETSK模型的模糊控制算法 (MBFC)。仿真结果表明 ,该算法具有较好的控制效果。 展开更多

关键词 模糊控制 tsk模型 模糊模型 算法

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TSK模糊模型的协同进化学习方法

7

作者 刘建成 蒋新华 吴今培 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期439-443,共5页

针对TSK模糊模型的学习是多约束和多目标优化问题,提出将TSK模糊模型分解为两类不同的种群,协作共同进化的模型学习方法.论述了所涉及的相关问题,包括各种群的编码及其不同的进化计算,各种群个体的合作及其适应值评估策略,模型的后件参... 针对TSK模糊模型的学习是多约束和多目标优化问题,提出将TSK模糊模型分解为两类不同的种群,协作共同进化的模型学习方法.论述了所涉及的相关问题,包括各种群的编码及其不同的进化计算,各种群个体的合作及其适应值评估策略,模型的后件参数估计方法.该方法要求先验知识少,收敛速度快,能形成简洁的模糊模型,最后以函数近似为例说明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 tsk模糊模型 模糊规则 协同进化 进化计算

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基于中心型TSK模糊模型的分层模糊系统

8

作者 熊俊 王士同 +1 位作者 潘永惠 包芳 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第2期249-256,共8页

模糊系统随着输入维数的增加,其中模糊规则和辨识参数的数量将按指数级增长,针对这一问题,采用分层模糊系统是一种很好的解决方法,但分层模糊系统中各层的辨识变量没有明确的物理含义,无法进行合理的模糊化设计和解释。基于一种分层模... 模糊系统随着输入维数的增加,其中模糊规则和辨识参数的数量将按指数级增长,针对这一问题,采用分层模糊系统是一种很好的解决方法,但分层模糊系统中各层的辨识变量没有明确的物理含义,无法进行合理的模糊化设计和解释。基于一种分层模糊系统,引用中心性TSK模糊系统思想,从而构造了一种新型的模糊系统。这种新型模糊系统保留了分层模糊系统的结构优势,极大地减少了模糊系统的模糊规则数量和辨识参数数量,又能对用到的内部参数进行很好的解释。并通过实例仿真表明基于中心型TSK模糊模型的分层模糊系统具有较好的逼近性能和更简单的结构。 展开更多

关键词 分层模糊系统 tsk模糊模型 解释性 模糊规则 辨识参数

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TSK模糊模型的GA-BP混合学习方法

9

作者 谢卫华 刘建成 +1 位作者 周晓光 蒋新华 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 2010年第1期93-96,共4页

针对TSK模糊模型的学习是多约束和多目标优化问题,提出一种基于GA-BP的TSK模糊模型学习方法。论述了所涉及的相关问题,包括模型结构的种群编码、进化策略及其适应值评估策略,推导了在进化过程中模糊模型前件和后件参数的BP算法。仿真结... 针对TSK模糊模型的学习是多约束和多目标优化问题,提出一种基于GA-BP的TSK模糊模型学习方法。论述了所涉及的相关问题,包括模型结构的种群编码、进化策略及其适应值评估策略,推导了在进化过程中模糊模型前件和后件参数的BP算法。仿真结果表明:该方法具有先验知识要求少、获取的模型具有较好的精确性和简洁性等特点。 展开更多

关键词 tsk模糊模型 遗传算法 BP算法

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基于模糊神经网络的压缩机运行状态预报模型的研究 被引量：1

10

作者 范兴铎 盛颂恩 《压缩机技术》 2005年第5期4-6,共3页

针对压缩机运行状态预报所具有的模糊性问题,尝试将模糊神经网络理论应用于压缩机运行状态预报,提出了预测的方法与步骤。

关键词 模糊神经网络 状态预报 tsk模型 模糊逻辑 压缩机

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基于MSE准则的TSK模糊系统的蔬菜价格预测

11

作者 张敬玲 《河北软件职业技术学院学报》 2013年第4期49-52,共4页

蔬菜价格波动性大、季节性强,受供求关系、季节、气候等多种因素的影响,蔬菜价格具有高度的非线性、高噪声的属性加大了预测的难度。因此运用基于传统的MSE准则函数应用于蔬菜价格预测的建模,以样本的实际输出和神经网络的预测输出的平... 蔬菜价格波动性大、季节性强,受供求关系、季节、气候等多种因素的影响,蔬菜价格具有高度的非线性、高噪声的属性加大了预测的难度。因此运用基于传统的MSE准则函数应用于蔬菜价格预测的建模,以样本的实际输出和神经网络的预测输出的平方差为误差准则函数,来进行人工神经网络参数学习,通过MSE准则的TSK模糊系统模型来预测蔬菜的价格,最后通过实例验证此方法科学有效。 展开更多

关键词 蔬菜 价格预测 MSE准则 tsk模型

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二型Takagi-Sugeno-Kang模糊模型和不确定高斯混合模型的等价性 被引量：4

12

作者 张钦礼 王士同 谭左平 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期186-188,192,共4页

不确定的高斯混合模型和二型Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型之间的对应关系被建立:任何一个不确定的高斯混合模型都唯一对应着一个二型TSK模糊系统,不确定的高斯混合模型的条件均值和二型TSK模糊系统的输出是等价的.基于此,一种设计... 不确定的高斯混合模型和二型Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型之间的对应关系被建立:任何一个不确定的高斯混合模型都唯一对应着一个二型TSK模糊系统,不确定的高斯混合模型的条件均值和二型TSK模糊系统的输出是等价的.基于此,一种设计二型模糊系统的新方法被提出:通过建立不确定的高斯混合模型确定二型TSK模糊系统,即用概率统计的方法设计二型模糊系统.仿真实验结果表明利用不确定高斯混合模型设计的二型模糊系统比其它模型具有更强的抗噪性和更快的速度. 展开更多

关键词 二型tsk模糊模型 高斯混合模型 模糊系统 期望值的最大化算法

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不平衡数据的Takagi-Sugeno-Kang模糊分类集成模型 被引量：2

13

作者 张壮 王士同 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第6期1374-1382,共9页

集成学习是非线性系统的主流建模方法之一。但当常规的集成TSK模糊模型直接用于不平衡数据集时,其学习性能容易受到数据不平衡性的影响,因而常常会导致泛化能力差。为解决这一问题,基于TSK模糊模型提出了一种对不平衡数据处理的分类集... 集成学习是非线性系统的主流建模方法之一。但当常规的集成TSK模糊模型直接用于不平衡数据集时,其学习性能容易受到数据不平衡性的影响,因而常常会导致泛化能力差。为解决这一问题,基于TSK模糊模型提出了一种对不平衡数据处理的分类集成模型。基本思想是:首先利用SMOTE过采样方法对不平衡样本集做预处理,使得类别分布相对平衡,再引入AdaBoost方法对集成TSK模糊模型进行学习,集成时根据权值大小对样本进行随机采样,并通过多次训练对权值进行迭代更新,最后将生成的各个模型结果根据特定的加权方法结合,产生最终输出,使各模型得到充分的训练,进而提升整个集成TSK模糊模型的泛化能力。由此,提出了对应的不平衡数据的集成TSK模糊模型,并使用模型在多个数据集上进行实验,采用均方误差和精度对模型进行评估均有较好的效果,然后改变模型数量和规则数量等参数探究它们对模型性能的影响,并使用图像表示它们的变化情况,实验结果证明了所提出的集成学习算法的有效性。 展开更多

关键词 tsk模糊模型 集成学习 ADABOOST 不平衡数据 SMOTE

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磨矿分级过程的混合智能建模与仿真 被引量：13

14

作者 铁鸣 岳恒 柴天佑 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期609-612,共4页

针对具有非线性、多变量、参数时变、边界条件波动等综合复杂特性的磨矿分级过程,基于物料平衡理论建立球磨机与泵池的动态模型,结合机理模型与经验知识建立有用功率TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模型来确定粒度选择函数,给出旋流器分级经验... 针对具有非线性、多变量、参数时变、边界条件波动等综合复杂特性的磨矿分级过程,基于物料平衡理论建立球磨机与泵池的动态模型,结合机理模型与经验知识建立有用功率TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模型来确定粒度选择函数,给出旋流器分级经验模型,并基于径向基网络(RBFN)计算溢流浓度和对溢流粒度分布误差进行补偿,研制了可进行磨矿分级过程动态仿真的混合智能模型.用某铁矿选矿厂二段磨矿闭路实际生产数据进行仿真实验,在旋流器给矿控制量和新给入矿浆流量、浓度、粒度波动下,模型的仿真结果与磨机有用功率实际值变化趋势相同. 展开更多

关键词 磨矿分级 物料平衡 tsk模型 径向基网络 混合智能

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基于遗传算法的模糊迭代学习控制算法 被引量：5

15

作者 郝晓弘 金亚蓉 +1 位作者 马宇 李恒杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第4期960-963,共4页

为了提高被控系统的控制精度及加快迭代域内的收敛速度,提出一种基于遗传算法的模糊PD型迭代学习控制算法。该算法通过模糊TSK模型设计迭代学习控制器,TSK模型中THEN部分的未知参数由遗传算法离线计算确定,进而产生合理的迭代学习律。... 为了提高被控系统的控制精度及加快迭代域内的收敛速度,提出一种基于遗传算法的模糊PD型迭代学习控制算法。该算法通过模糊TSK模型设计迭代学习控制器,TSK模型中THEN部分的未知参数由遗传算法离线计算确定,进而产生合理的迭代学习律。针对被控系统,设计相应的迭代学习控制算法进行仿真分析,并与传统PD型迭代学习控制算法、模糊PID迭代学习控制算法相比较,进而将该算法用于双关节机械手进行仿真研究,仿真结果表明该算法的有效性。 展开更多

关键词 迭代学习控制 模糊tsk模型 遗传算法

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一种新聚类算法在模糊神经网络中的应用 被引量：6

16

作者 李德强 黄莎白 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第5期451-455,共5页

本文介绍一种新的聚类方法 ,不需预先知道聚类数目 ,通过迭代运算使训练样本收敛到聚类中心 ,进而实现对样本的聚类 ,并给出了算法的理论证明 .将该算法应用到模糊神经网络中去 ,根据聚类结果建立一阶 TSK模糊神经网络 ,然后使用混合算... 本文介绍一种新的聚类方法 ,不需预先知道聚类数目 ,通过迭代运算使训练样本收敛到聚类中心 ,进而实现对样本的聚类 ,并给出了算法的理论证明 .将该算法应用到模糊神经网络中去 ,根据聚类结果建立一阶 TSK模糊神经网络 ,然后使用混合算法训练网络参数 ,分别用梯度下降法调整前提参数 ,递推最小二乘法调整结论参数 .最后 ,列举实例证明该算法的有效性 . 展开更多

关键词 聚类算法 模糊神经网络 应用 tsk模型 混合算法 学习算法

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电力市场价格的模糊建模预测 被引量：1

17

作者 张平安 《深圳信息职业技术学院学报》 2005年第4期6-10,共5页

本文提出了模糊建模技术实现电力市场价格(market clearing price,MCP)短期预测的方法。该方法运用具有散射划分结构的 Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型,详细地介绍了辨识这种 TSK 模型结构的改进算法。特别地,由于这种结构辨识算法计... 本文提出了模糊建模技术实现电力市场价格(market clearing price,MCP)短期预测的方法。该方法运用具有散射划分结构的 Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型,详细地介绍了辨识这种 TSK 模型结构的改进算法。特别地,由于这种结构辨识算法计算简单,划分准确,我们可设置良好的初始参数, 加快建立 MCP 预测模糊模型的速度。用过去的 MCP 实际数据建模并测试 TSK 模型,所得到的结果是正确有效的。 展开更多

关键词 模糊建模 电力市场价格 tsk模型

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多变量动态模糊偏最小二乘建模方法及其应用 被引量：3

18

作者 王魏 赵立杰 +1 位作者 岳恒 柴天佑 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1309-1312,1318,共5页

针对复杂工业过程存在的多变量、非线性和时变不确定性问题,将动态PLS与模糊建模方法相结合,提出一种基于DFPLS(动态模糊偏最小二乘)的多变量非线性动态建模方法。该方法外部采用动态PLS方法解决多变量高维共线性问题,并描述系统的动态... 针对复杂工业过程存在的多变量、非线性和时变不确定性问题,将动态PLS与模糊建模方法相结合,提出一种基于DFPLS(动态模糊偏最小二乘)的多变量非线性动态建模方法。该方法外部采用动态PLS方法解决多变量高维共线性问题,并描述系统的动态特性;内部采用FCM(模糊c均值聚类)与TSK模糊模型相结合,建立多个子模型的方法来拟合系统的非线性。将本方法应用于氧化铝生产过程中铝酸钠溶液组分浓度的软测量,仿真实验表明该方法预测精度高,泛化能力强,用于铝酸钠溶液组分浓度的在线检测是可行有效的。 展开更多

关键词 偏最小二乘 FCM tsk模糊模型 软测量

原文传递

基于BP神经网络的模糊参数辨识 被引量：2

19

作者 韦卫星 磨少清 +2 位作者 覃春芳 廖义奎 文勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第18期44-47,131,共5页

提出一种与TSK模糊模型相似的模糊模型—M-2模型,证明了M-2模型与一个4层前向神经网络是等价的,在此基础上提出基于BP神经网络的模糊模型参数辨别算法,即通过BP神经网络对样本数据的学习,直接从样本数据获取模型参数,建立M-2模糊模型,... 提出一种与TSK模糊模型相似的模糊模型—M-2模型,证明了M-2模型与一个4层前向神经网络是等价的,在此基础上提出基于BP神经网络的模糊模型参数辨别算法,即通过BP神经网络对样本数据的学习,直接从样本数据获取模型参数,建立M-2模糊模型,通过仿真实例验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 tsk模糊模型 BP神经网络 模糊规则库 模糊参数辨识

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基于GA-Fuzzy的混沌系统辨识研究 被引量：6

20

作者 郭会军 刘君华 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第6期1323-1325,1329,共4页

提出用遗传算法优化的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型对未知或不确定的混沌动力学系统进行辨识。在辨识未知混沌系统的TSK模型过程中,只需利用未知混沌系统的输出时间序列。首先,采用模糊聚类分析方法从训练数据建立其初始TSK模糊模... 提出用遗传算法优化的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型对未知或不确定的混沌动力学系统进行辨识。在辨识未知混沌系统的TSK模型过程中,只需利用未知混沌系统的输出时间序列。首先,采用模糊聚类分析方法从训练数据建立其初始TSK模糊模型。然后采用实数编码的遗传算法对初始模型进行优化设计。同时为防止破坏模糊规则的语义属性,对遗传搜索空间采取了适当的限制。用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模型,通过计算辨识模型的Lyapunov指数定量地评价辨识模型的性能。仿真结果表明,该辨识模型能很好地逼近原混沌动力学系统,准确地体现原混沌系统的动力学特性。 展开更多

关键词 混沌 混沌系统辨识 模糊聚类 tsk模糊模型 实数编码遗传算法 时间序列

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